Scala的avg和mean

在Scala中，avg和mean都是用于计算集合中元素的平均值的函数。它们的区别在于，avg是对所有元素进行求和并除以元素数量，而mean是对所有元素进行求和并除以元素数量减一（即样本方差）。例如，给定一个包含整数的列表list：

val list = List(1, 2, 3, 4, 5)

我们可以使用avg和mean函数计算平均值：

val avgValue = list.sum.toDouble / list.size
val meanValue = list.sum.toDouble / (list.size - 1)

注意，在计算mean时，我们将元素数量减一，因为我们正在计算样本方差而不是总体方差。

相关问题

scala指定列均值填充缺失值

可以使用 Spark 的 DataFrame API 中的 fill() 方法来指定列均值填充缺失值。具体实现可以参考以下代码：

val df = Seq(
(1, 2.),
(2, 3.),
(3, Double.NaN),
(4, 5.),
(5, Double.NaN)
).toDF("id", "value")

val mean = df.select(avg("value")).collect()()().asInstanceOf[Double]
val filledDf = df.na.fill(mean, Seq("value"))

其中，avg() 方法用于计算指定列的均值，collect() 方法用于将结果以数组的形式返回，asInstanceOf() 方法用于将结果转换为 Double 类型。fillna() 方法用于填充缺失值，第一个参数为填充值，第二个参数为需要填充的列名。

data_df.select(data_df("written_by"),data_df("imdb_rating").cast("float")) print(writer_df.show()) val writer_avgdata = writer_df.groupBy("written_by"). mean("imdb_rating").orderBy($"avg(imdb_rating)".desc).toDF()

这段代码的作用是选取DataFrame对象中的written_by和imdb_rating列，并将imdb_rating列的数据类型转换为float类型，然后按照written_by列进行分组，计算imdb_rating列的平均值，并按照平均值进行降序排序，最后将结果转换为DataFrame对象。可以使用以下代码来运行：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Aggregate IMDb Ratings")
    .getOrCreate()

val csvPath = "hdfs://path/to/your/csv/file.csv"

val df: DataFrame = spark.read
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .csv(csvPath)

val writer_df = df.select(df("written_by"), df("imdb_rating").cast("float"))
writer_df.show()

val writer_avgdata = writer_df.groupBy("written_by")
    .mean("imdb_rating")
    .orderBy($"avg(imdb_rating)".desc)
    .toDF()

writer_avgdata.show()

在这里，我们首先使用上一个示例中的代码来读取CSV文件并创建DataFrame对象。接下来，我们使用DataFrame API的select方法来选取written_by和imdb_rating这两列，并使用cast方法将imdb_rating列的数据类型转换为float类型。然后，我们使用DataFrame API的groupBy和mean方法来按written_by列进行分组，并计算imdb_rating列的平均值。接下来，我们使用orderBy方法来按照平均值进行降序排序。最后，我们使用toDF方法将结果转换为DataFrame对象，并将其分配给变量writer_avgdata中，并使用DataFrame API的show方法来查看结果。